但与此同时，AI新纪元与人类世界旧有秩序间的矛盾也渐渐浮上水面——从上半年自动驾驶落地引发的就业争议到年末关于平台算法的质疑，都与技术的社会效应有直接关系。
在这种情况下，我们该如何处理新技术与旧秩序间的冲突？
在中国人工智能学会会士、浙江大学光华法学院求是特聘教授、浙江省哲学社会科学试点实验室浙江大学数字法治实验室主任熊明辉看来，在法律与人工智能的交叉学科视野框架下，数字法治的重要性正在日益凸显，“数字法治在技术手段、监管范围、法律服务等方面与传统法治有显著不同。这些变化使法治在数字化时代更加高效、透明和公平”。
熊明辉提到，随着新技术的涌现，挑战也日趋明显，“数字法治需要在继承传统法治核心原则的基础上不断创新和完善，以适应日益复杂和多变的数字化环境”。
作为国内数字法学领域的领军学者之一，熊明辉在学术研究和行业调研中看到了现实世界对于法律在人工智能领域的巨大需求。今年，他做了一个重要决定，围绕“法治世界数字化与数字世界法治化”两个主题方向创办并主编《法律与人工智能》集刊，在中国法律界建立这样一个讨论交叉学科的学术阵地。
熊明辉认为，面对技术的演进，强行让技术发展停滞并非良策，通过完善规则、强化合作、注重人文关怀，可有效化解机器与人之间的冲突，从而让机器更好地服务于人类。
|对话|
技术伦理之辩
经济观察报：自ChatGPT诞生以来，国内外很多专家经常签署联名信要求叫停AI的研究进程，如何看待科技革命的社会影响？
熊明辉：科技革命的洪流正以前所未有的速度席卷全球，既为我们带来了信息即时传递、生产效率显著提升、医疗健康领域突破性进展等前所未有的机遇与便利，也伴随着伦理道德、个人隐私保护、就业结构转型及社会公平性等多维度的挑战。在这场变革中，AI技术，特别是以ChatGPT为代表的自然语言处理工具的崛起，标志着通用人工智能技术迈入了崭新阶段，极大地推动了人类生产率的飞跃，成为科技革命的标志性驱动力。
然而，面对ChatGPT等AI技术的迅猛发展，一些专家联名发声，呼吁暂停相关研究，这背后折射出对潜在风险的深切担忧。伦理与隐私边界遭受前所未有的挑战，数据滥用与算法偏见可能进一步加剧社会不公；就业市场面临剧变，低技能岗位面临被取代的风险；同时，安全风险如影随形，网络攻击与信息造假的威胁日益严峻。此外，社会结构与人际互动模式也将在这一浪潮中经历深刻重塑。因此，如何在享受AI技术带来的红利的同时，妥善应对其带来的挑战，成为亟待解决的时代课题。
经济观察报：今年7月，无人驾驶“萝卜快跑”在武汉遭遇舆论冲击。当前的社会系统如何面对这种技术革新的挑战？
熊明辉：“萝卜快跑”无人驾驶车辆事件，作为AI技术应用的一个缩影，凸显了其外部性问题——技术进步所伴随的非预期后果与社会反响。
我们普遍认为，AI技术的外部性主要体现在五大核心领域：安全与可靠性成为焦点，任何事故都可能迅速引发公众恐慌；伦理责任界定错综复杂，事故责任归属亟需清晰的法律框架来界定；隐私保护至关重要，海量数据的收集与处理必须伴随严格的防滥用措施；就业市场面临冲击，特别是驾驶员等传统岗位，需通过职业培训来应对替代风险；同时，技术发展应承载社会责任，确保普惠与公平，避免加剧社会不公。
为应对这些挑战，整个社会系统需随技术演进而持续革新。具体而言，立法监管需与时俱进，明确伦理标准，并加大监管力度；公众教育需强化，以提升科技素养，减少误解与恐慌；透明度需增强，通过公开数据、接受监督来建立信任；技术本身也需不断完善，确保安全稳定，降低风险。此外，政府、企业、学术界与公众之间的多方合作需进一步深化，共同商讨对策，推动AI技术健康、可持续发展。
鉴于AI技术的外部性复杂多变，简单叫停技术迭代并非明智之举。历史证明，火车的发明虽带来就业结构变化，但并未因此被遏制发展；相反，它推动了生产力的飞跃。因此，更为关键的是构建一个能够适应技术发展步伐的社会系统与规则体系，以有效应对挑战，确保AI技术能够真正惠及社会、造福人类。
经济观察报：机器与人之间的关系日益成为社会冲突的焦点议题，如无人工厂、机器换人，包括此前热议的算法和骑手问题。这一系列矛盾是否能有一个解决方案？如何看待很多人将此归因为规则的缺失？
熊明辉：机器与人的紧张关系已成为社会冲突的热点，上述现象凸显其实是技术与社会适应的脱节以及规则和伦理的缺失。我们认为，人工智能接下来发展的重要挑战将是规则问题。
从数字法治的维度看，强化立法与监管，明确机器与人的权责变得更加重要。
比如，要求企业引入自动化时提供转岗培训，平台透明化算法以保障骑手权益。此外，制定并推广AI伦理标准也成为当务之急，其中涵盖隐私保护、算法公平等。我们需要引导企业做出道德抉择。再者，构建多利益相关方合作机制是长期任务。这需要政府、企业、学术界等共同参与。
短期来看，加大转岗培训与就业支持，帮助劳动者适应新技术环境，减少失业风险也能够有效缓解摩擦。我相信，通过完善规则、强化合作、注重人文关怀，可有效化解机器与人之间的冲突。机器是工具，其最终目的应回归人本身，只有这样才能促进技术与社会的和谐共生。
从数字法治到数字法学
经济观察报：“AI+法律”目前还是比较新的跨界学科，在应用层面的哪些方向比较有想象空间？
熊明辉：尽管“AI+法律”常被视作一个新兴的交叉学科，但我对此持有不同见解。事实上，AI作为一门学科的起源可追溯至1956年的达特茅斯人工智能夏季研讨会。然而，国际法律人工智能领域通常将这一学科的思想根基追溯至更早的年代：1948年洛文杰（LeeLoevinger）提出的“法律计量学”（Juri－metrics），1956年艾伦（LaymanAllen）倡导的利用符号逻辑辅助法律文件的起草与解释，1958年关于“法律世界自动化构想”的提出等。
人工智能在当代的发展为法律领域开辟了广阔的想象空间。根据国际法律人工智能学会（IAAIL）的官方描述，法律人工智能涵盖了九大核心研究议题，诸如法律推理的形式化模型、法律论证与决策的计算模型、证据推理的计算方法，以及法律数据库与文本的自动化信息提取等。
其中，法律信息检索堪称人工智能在法律领域最早且至关重要的应用成果。甚至可以说，法律人工智能的实际应用正是从法律信息检索起步的。1987年在美国波士顿举办的首届国际法律人工智能大会上，大会主席哈夫纳以及1991年国际法律人工智能学会秘书长的研究工作均聚焦于法律信息检索，这一点与我国法律人工智能的发展历程不谋而合。
早在1983年，北京大学便成立了与法律人工智能紧密相关的实验室，其研究成果正是后来广为人知的北大法宝（专业法律法规数据库）的前身。除了上述九大核心议题外，法律机器人技术旨在自动化处理繁琐重复的法律任务，以及利用机器学习和人工智能技术辅助诉讼风险评估，同样能够展现法律人工智能的前景与潜力。
经济观察报：如何看待数字法学在当今社会的重要性，未来将如何塑造我们的社会形态？
熊明辉：数字法学在当今社会的重要性日益凸显。它不仅是法学领域的创新与发展，更是社会数字化转型的重要组成部分。
随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，法律体系面临前所未有的挑战与机遇。数字法学通过研究这些技术对法律的影响，解决新兴技术和社会问题，如个人信息保护、数据安全、网络犯罪等，为数字时代的法律治理提供理论和实践支持。
未来，数字法学将进一步深化社会的法律框架，塑造更加公平、透明和高效的社会治理形态。它将推动法律法规的智能化和自动化，使法律更加易于理解和执行。比如通过法律机器人和智能合约，可以实现法律文件的自动化处理和合同条款的自动执行，提高法律服务的效率和质量。此外，数字法学还将加强法律的预防性功能，通过大数据分析和预测模型，帮助政府和企业提前识别和防范潜在的法律风险。此外，它还将促进法治教育的普及和提升，利用在线教育资源和智能辅助工具，使更多人能够便捷地学习和了解法律知识，增强公民的法律意识和法治观念。
经济观察报：如何理解数字法治和数字法学？
熊明辉：在数字时代背景下，数字法治与数字法学是两个息息相关但各有侧重的概念，有时甚至被交替使用。但我认为，二者之间存在明确的区别。
数字法治是一个实务用语，关注在数字化社会环境中如何实现法治。其核心在于通过数字技术提升法治实施的效率和效果，涵盖立法、司法、执法等各个环节。数字法治的实现，不仅要求法律制度能够有效应对信息技术发展所带来的挑战，如网络安全、数据隐私保护、数字版权管理等，还意味着政府和社会各界能利用数字化手段促进法律的普及与遵守，提高司法透明度和公正性，增强法律服务的可及性和便利性。
数字法学是一个理论术语，作为一门学科，它研究数字化时代背景下的法律现象及其规律。数字法学不仅探讨现有法律体系如何适应数字技术的发展，还前瞻未来可能需要的新型法律制度。其研究领域包括数字技术本身的法律规制、数字时代法律应用的新方法、数字环境下新型法律问题，如AI伦理、算法偏见等研究。
数字法学的研究成果为数字法治的实现提供了理论指导和支持。
经济观察报：当下，哪个领域的数字法治建设最为紧迫？
熊明辉：在数字社会，诸多问题如数据确权、交易归属、隐私保护及网络安全等亟待解决。其中，数据确权和交易归属的法治建设尤为紧迫，它们直接关乎数字经济的发展及利益平衡。数据确权作为数字法治的基石，涉及数据的所有权、使用权及收益权。
当前，数据已成为重要的生产要素，但法律界定尚不明晰，导致数据滥用、侵权及不正当竞争频发。为此，需立法明确数据权属，利用区块链技术提升透明度与可追溯性，并建立行业标准规范数据管理。
相较于隐私保护和网络安全，数据确权和交易归属是全新领域，需从法律、技术和社会等多层面系统性建设。通过立法、技术手段及行业标准的确立，可有效解决数据市场混乱，促进数字经济健康发展。这一领域的法治建设将为其他数字法治问题的解决奠定坚实基础。
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